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Publicly available machine learning models for identifying opioid misuse from the clinical notes of hospitalized patients.
Sharma, Brihat; Dligach, Dmitriy; Swope, Kristin; Salisbury-Afshar, Elizabeth; Karnik, Niranjan S; Joyce, Cara; Afshar, Majid.
Afiliación
  • Sharma B; Department of Computer Science, Loyola University Chicago, Chicago, IL, USA.
  • Dligach D; Department of Computer Science, Loyola University Chicago, Chicago, IL, USA.
  • Swope K; Center for Health Outcomes and Informatics Research, Loyola University Chicago, 2160 S. First Avenue, Maywood, IL, 60156, USA.
  • Salisbury-Afshar E; Stritch School of Medicine, Loyola University Chicago, Maywood, IL, USA.
  • Karnik NS; Center for Multi-System Solutions to the Opioid Epidemic, American Institute for Research, Chicago, IL, USA.
  • Joyce C; Department of Psychiatry, Rush University Medical Center, Chicago, IL, USA.
  • Afshar M; Center for Health Outcomes and Informatics Research, Loyola University Chicago, 2160 S. First Avenue, Maywood, IL, 60156, USA.
BMC Med Inform Decis Mak ; 20(1): 79, 2020 04 29.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32349766
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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Procesamiento de Lenguaje Natural / Aprendizaje Automático / Trastornos Relacionados con Opioides Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies Límite: Adult / Humans Idioma: En Revista: BMC Med Inform Decis Mak Asunto de la revista: INFORMATICA MEDICA Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos
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